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计量经济学，对经济关系的统计和数学分析，通常作为经济预测的基础。这种信息有时被政府用来制定经济政策，也被私人企业用来帮助价格、库存和生产方面的决策。

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• Statistical Inference 统计推断
• Statistical Computing 统计计算
• Advanced Probability Theory 高等概率论
• Advanced Mathematical Statistics 高等数理统计学
• (Generalized) Linear Models 广义线性模型
• Statistical Machine Learning 统计机器学习
• Longitudinal Data Analysis 纵向数据分析
• Foundations of Data Science 数据科学基础

商科代写|计量经济学代写Econometrics代考|STRUCTURAL BREAKS

So far, we have assumed that the parameters of the regression model are constants. However, this is an assumption which we may wish to test under certain circumstances. For example, suppose there is a significant change in the economic environment, such as a major banking crisis, the outbreak of war, or a disease pandemic. It would be sensible to test whether such events have an effect on the parameters of the models which we estimate. A number of tests exist which allow us to do this, and we will consider some of the more commonly used tests here.

Tests for structural breaks, or parameter instability, differ according to whether or not we are aware of the nature of the division of the sample prior to estimation. The easier case to deal with is when we can identify the sample division in advance. When using cross-section data, we might wish to divide the sample into different subgroups and test if the parameters are constant across these groups. For example, if we have a sample of hours worked and wages paid, we could partition the sample according to some broad characteristics, say male and female workers, and test if the elasticity of hours worked with respect to the wage is the same for both groups. When working with time-series data, we might be aware of the date at which a major event occurred, which is the potential cause of parameter instability. Hence, we would divide the sample into observations prior to, and after, this date and test if the parameters are the same across subperiods.

商科代写|计量经济学代写Econometrics代考|Binary Dependent Variables

Consider the standard regression model $Y_{i}=a+\beta X_{i}+u_{i}$. If we assume that the error follows a normal distribution, in which any real value is possible, then it follows that $Y_{i}$ should also be able to take on any real value. However, the data we deal are often not consistent with this. In many cases, the dependent variable can only take on a limited number of values. One common example of this is when it is binary in nature. An example of this is survey data in which individuals are asked if they are employed or unemployed. Alternatively, we might observe a sample of companies some of which go into liquidation during a given period and some of which do not. In both these cases, the data can be coded so that the variable to be explained takes on only two possible values $-0$ or 1 .

There is nothing to prevent us from calculating a least squares regression equation even if the variable to be explained is coded as a $0-1$ variable. However, the interpretation of such an equation becomes somewhat problematic. To illustrate this, let us consider a specific example. Suppose we have data for the share price of a company which is coded as 1 for days on which the share price rises, and 0 for days on which it remains constant or falls. We wish to examine whether there is a relationship between movements in the share price (coded in this way) and movements in the overall stock market index. As a first attempt, we estimate a least squares regression of the share price change variable (in our example, this is the price of British Airways (BA) shares) on a constant and the change in the Financial Times Stock Exchange (FTSE) market index. The results are given in equation (7.1),
$$
\begin{aligned}
&B A_{t}=\underset{(0.0121)}{0.4959}+\underset{(1.2499)}{23.3086} F T_{t}+u_{t} \
&R^{2}=0.2032 \quad D W=2.0407 .
\end{aligned}
$$

计量经济学代考

商科代写|计量经济学代写Econometrics代考|STRUCTURAL BREAKS

到目前为止，我们已经假设回归模型的参数是常数。然而，这是一个假设，我们可能希望在某些情况下进行测试。例如，假设经济环境发生重大变化，例如重大银行危机、战争爆发或疾病大流行。测试这些事件是否对我们估计的模型参数有影响是明智的。存在许多允许我们这样做的测试，我们将在这里考虑一些更常用的测试。

结构断裂或参数不稳定性的测试根据我们在估计之前是否知道样本划分的性质而有所不同。更容易处理的情况是我们可以提前确定样本划分。当使用横截面数据时，我们可能希望将样本分成不同的子组，并测试这些组中的参数是否恒定。例如，如果我们有一个工作时间和支付工资的样本，我们可以根据一些广泛的特征对样本进行划分，比如男性和女性工人，并测试两者的工作时间相对于工资的弹性是否相同团体。在处理时间序列数据时，我们可能会知道重大事件发生的日期，这是参数不稳定的潜在原因。因此，

商科代写|计量经济学代写Econometrics代考|Binary Dependent Variables

考虑标准回归模型 $Y_{i}=a+\beta X_{i}+u_{i}$. 如果我们假设误差服从正态分布，其中任何实数值都是可能的，那么它遵循 $Y_{i}$ 也应该能够承担任何实际价值。然而，我们 处理的数据往往与此不一致。在许多情况下，因变量只能取有限数量的值。一个常见的例子是它本质上是二进制的。这方面的一个例子是调查数据，其中询问个 人是否就业或失业。或者，我们可能会观察一些公司样本，其中一些在给定期间进入清算，而另一些则没有。在这两种情况下，可以对数据进行编码，以便要解 释的变量只取两个可能的值 $-0$ 或 1 。
即使要解释的变量被编码为 $0-1$ 多变的。然而，这样一个等式的解释变得有些问题。为了说明这一点，让我们考虑一个具体的例子。假设我们有一家公司的股价 数据，编码为 1 表示股价上沎的日子， 0 表示股价保持不变或下跌的日子。我们㹷望检查股价变动 (以这种方式编码) 与整个股票市场指数的变动之间是否存在 关系。作为第一次尝试，我们估计了股价变化变量 (在我们的示例中，这是英国航空公司 (BA) 股票的价格) 对常数和金融怕报证券交易所 (FTSE) 市场变化的最小 二乘回归指数。结果在方程 (7.1) 中给出，
$$
B A_{t}=\underset{(0.0121)}{0.4959}+\underset{(1.2499)}{23.3086 T_{t}+u_{t}} \quad R^{2}=0.2032 \quad D W=2.0407 .
$$

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金融工程代写

金融工程是使用数学技术来解决金融问题。金融工程使用计算机科学、统计学、经济学和应用数学领域的工具和知识来解决当前的金融问题，以及设计新的和创新的金融产品。

非参数统计代写

非参数统计指的是一种统计方法，其中不假设数据来自于由少数参数决定的规定模型；这种模型的例子包括正态分布模型和线性回归模型。

广义线性模型代考

广义线性模型（GLM）归属统计学领域，是一种应用灵活的线性回归模型。该模型允许因变量的偏差分布有除了正态分布之外的其它分布。

术语 广义线性模型（GLM）通常是指给定连续和/或分类预测因素的连续响应变量的常规线性回归模型。它包括多元线性回归，以及方差分析和方差分析（仅含固定效应）。

有限元方法代写

有限元方法（FEM）是一种流行的方法，用于数值解决工程和数学建模中出现的微分方程。典型的问题领域包括结构分析、传热、流体流动、质量运输和电磁势等传统领域。

有限元是一种通用的数值方法，用于解决两个或三个空间变量的偏微分方程（即一些边界值问题）。为了解决一个问题，有限元将一个大系统细分为更小、更简单的部分，称为有限元。这是通过在空间维度上的特定空间离散化来实现的，它是通过构建对象的网格来实现的：用于求解的数值域，它有有限数量的点。边界值问题的有限元方法表述最终导致一个代数方程组。该方法在域上对未知函数进行逼近。[1] 然后将模拟这些有限元的简单方程组合成一个更大的方程系统，以模拟整个问题。然后，有限元通过变化微积分使相关的误差函数最小化来逼近一个解决方案。

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随机分析代写

随机微积分是数学的一个分支，对随机过程进行操作。它允许为随机过程的积分定义一个关于随机过程的一致的积分理论。这个领域是由日本数学家伊藤清在第二次世界大战期间创建并开始的。

时间序列分析代写

随机过程，是依赖于参数的一组随机变量的全体，参数通常是时间。 随机变量是随机现象的数量表现，其时间序列是一组按照时间发生先后顺序进行排列的数据点序列。通常一组时间序列的时间间隔为一恒定值（如1秒，5分钟，12小时，7天，1年），因此时间序列可以作为离散时间数据进行分析处理。研究时间序列数据的意义在于现实中，往往需要研究某个事物其随时间发展变化的规律。这就需要通过研究该事物过去发展的历史记录，以得到其自身发展的规律。

回归分析代写

多元回归分析渐进（Multiple Regression Analysis Asymptotics）属于计量经济学领域，主要是一种数学上的统计分析方法，可以分析复杂情况下各影响因素的数学关系，在自然科学、社会和经济学等多个领域内应用广泛。

MATLAB代写

MATLAB 是一种用于技术计算的高性能语言。它将计算、可视化和编程集成在一个易于使用的环境中，其中问题和解决方案以熟悉的数学符号表示。典型用途包括：数学和计算算法开发建模、仿真和原型制作数据分析、探索和可视化科学和工程图形应用程序开发，包括图形用户界面构建MATLAB 是一个交互式系统，其基本数据元素是一个不需要维度的数组。这使您可以解决许多技术计算问题，尤其是那些具有矩阵和向量公式的问题，而只需用 C 或 Fortran 等标量非交互式语言编写程序所需的时间的一小部分。MATLAB 名称代表矩阵实验室。MATLAB 最初的编写目的是提供对由 LINPACK 和 EISPACK 项目开发的矩阵软件的轻松访问，这两个项目共同代表了矩阵计算软件的最新技术。MATLAB 经过多年的发展，得到了许多用户的投入。在大学环境中，它是数学、工程和科学入门和高级课程的标准教学工具。在工业领域，MATLAB 是高效研究、开发和分析的首选工具。MATLAB 具有一系列称为工具箱的特定于应用程序的解决方案。对于大多数 MATLAB 用户来说非常重要，工具箱允许您学习和应用专业技术。工具箱是 MATLAB 函数（M 文件）的综合集合，可扩展 MATLAB 环境以解决特定类别的问题。可用工具箱的领域包括信号处理、控制系统、神经网络、模糊逻辑、小波、仿真等。

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